转自：苍山日暮
最近梳理了策略库和以后的投研方向，系统性地回顾了下以前收集的、跟量化投资相关的各种开源库，初步构思了一个满足自己投研需求的系统框架。在被坑了两年的代码量后，已经无力一行行敲，所以这套框架会尽可能地使用这些开源工具。
即便如此，开发进展也很慢，毕竟还有其他的工作；这不几个期权交易策略要上线了，连个称手的监控工具都没有，期权这玩意儿光看价格交易是会疯了。所以不得不把期权监控模块的开发提前，原本只是框架中Monitor的一个应用的。
期权交易监控必要的几个部分：T型报价、Greeks、波动率曲面、vix、波动率锥、期限结构、偏度、以及构建的信号指标等。
数据和指标计算等这些就不用说了，大差不差，今天说下监控界面的开发问题。
（什么？你要用终端、横竖切几块、里面绿色字符不断闪烁？是很酷，但我选择赚钱❗️）
Qt
说到界面开发，当然不得不提Qt（Python自带的Tkinter就别提了）。软件UI开发首选利器，不过这个玩意儿有点重，代码量略大；更重要的是——默认风格丑、图表交互性差，把matplotlib绘图嵌入Qt里曾经也是部门里遗留的一个小难题。而且matplotlib的图，交互性简直不能忍，别说它的widgets，谁写谁用谁知道。
作为交易性的市场监控工具，图表交互的重要性就不用提了，所以Qt这个选项直接排除了。
（当年要不是开发环境陈旧、封闭，我是断不可能点开Qt技能树杈的。）
Flask
跳过Qt，技术方向一下子就到网页了。现在网页工具那么发达，Chrome OS都有了，网页开发还有什么干不了的。
首先说说美观和交互，echarts和D3.js直接把网页的图标交互提升了几个层次，虽然不会JavaScript，但Python厉害就厉害在生态上，对应的pyecharts和plotly马上就出来的，做起Dashboard来那是一个酷炫。
再来说说市场监控工具的使用场景，通常都是一台服务器负责主要运算，投资经理和交易员等直接开网页跟踪、监控就好了，部署起来内外网、权限控制都很容易，省了软件发行版每个应用程序都去取数据计算的问题（当然，软件发行版后面用REST或者RPC也能实现计算的服务器隔离）。
Flask作为Python网页开发的轻量级框架，用来做这种监控应用绰绰有余。但Flask作为框架，前端方面还是要用其他技术的，现在的问题是，作为纯门外汉，开发起来有不少东西得现学现用，太耗时，所以Flask往后面排了，等主要的应用都做完了，可能会用Flask统一后，进行网站开发和部署。
BTW，看到知乎上有人开发了vnpy的网页版UI，一下子就把PyQt 4/5的问题绕过去了，UI观感、易用性和扩展都提高了不少。
Bokeh和Dash
预期去学Flask、HTML、CSS、Vue等一堆东西，还不如找找轻量级的整合工具。于是Bokeh和Dash这俩货进入了最终PK；但差别还是很明显的：Bokeh是以Web浏览器为展示平台的交互式可视化Python库，而Dash是在纯Python环境中构建数据可视化Web APP的开源库。
在从交互式图表到网页应用的坐标轴上，Bokeh更靠近左边，Dash更靠近右边。Dash基于Flask、Plotly.js和React构建，提供了抽象层；对标上Bokeh更接近Plotly，但提供了网页app的封装，dash在网页布局和设置上提供了更好的灵活性，毕竟把html和交互式widgets做了几乎一对一的封装，而图表可视化则外包给了Plotly。
最后选Dash，除了文档和众多demo案例外，主要是考虑到监控页面的图表较多，需要布局和跨widgets交互。虽然bokeh也能实现，但是bokeh在图表内部的被动式交互(比如鼠标悬停提示)需要自己写HoverTool、数据还得映射到自带的数据类型，单个页面不宜太复杂；不过bokeh也有优点，其多tab跟浏览器tab切换一样方便，适合不同监控的切换，dash这方面的multipages还是有些难看的。
对Bokeh有兴趣的可以参考下面的案例，做K线展示的：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/47761108
https://zhuanlan.zhihu.com/p/50995405
https://zhuanlan.zhihu.com/p/53032803
接下来，重点介绍Dash。
主要的特征：
- Plotly强大的交互式可视化图表；
- dash-html-components完整封装了html元素和属性；
dash-core-components提供了丰富的空间、图表组件的高级支持，连markdown都有； app结构简单清晰：一个用html.Div定义的layout，一堆回调函数；
支持多页面、支持动态更新；
状态和数据保留在浏览器的设计能最大程度保持多用户的独立，虽然对于某些开发场景来说有点难受，但也提供了几种共享数据的方式； dash本身就是用的Flask框架，app可以轻易整合到Flask应用中，方便以后的统一； 发展迅速，plot.ly确实比较良心。
最后看看官方gallery里几个金融应用： 左上销售情况展示； 右上是美国国债收益率历史期限结构的3-D曲面； 左下交互式投资报告； 右下经济衰退对各行业的就业影响。
其他行业诸如能源交通、生命科学的应用更加屌；不过这些咱都用不上，下面说下两个跟交易最相关的demo：
1，波动率曲面
就是封面图和文章前面那张图 2，网页交易
简单的 行情展示和交易功能，虽然数据是本地的，不过技术点都介绍到了。 ~~~~~~~~~ 自己用的期权监控比这些例子要复杂点，目前也只是完成了计算部分的代码和页面大致布局。数据源和衍生数据的持久化还有点问题，剩下的就是页面优化了。 即使dash干了这么多活，要想弄个舒适的监控界面，还是得了解点html和CSS的知识，然后不断调整。 ![]() （这里吐槽下现在某些炒股软件和金融终端，UI太繁琐、视觉冲击太大、无效信息太多，引起极度不适。） | 
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